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Um novo modelo para entender quais pacientes com sepse, Covid-19 e gripe têm disfunção imunológica e são mais propensos a sofrer maus resultados foi desenvolvido por pesquisadores do Wellcome Sanger Institute, da Universidade de Oxford, da Queen Mary University, do Imperial College e de seus colaboradores.
O estudo, publicado em 2 de novembro de 2022 em Medicina Translacional da Ciência, identificaram 19 genes que predizem a maneira como o sistema imunológico do corpo responde à sepse, Covid-19 e infecção por influenza, e como a resposta imune pode dar errado em alguns indivíduos. O pequeno número de genes usados no modelo abre caminho para a aplicação de técnicas de medicina de precisão, como priorizar indivíduos para intervenções específicas, a doenças como a sepse, que se mostraram difíceis de diagnosticar e tratar.
A sepse é causada por uma resposta imune ‘inadequada’ à infecção ou lesão, que pode se espalhar para todo o corpo. Por razões desconhecidas, na sepse, a resposta imune torna-se hiperativa ou hipoativa e causa danos às células saudáveis, em vez de apenas à fonte de infecção. É difícil prever quem terá sepse, quem se recuperará e quem terá desfechos ruins, como síndrome pós-sepse (PSS) e morte. Globalmente, estima-se que existam cerca de 49 milhões de casos de sepse e 11 milhões de mortes a cada ano.
Apesar de centenas de ensaios clínicos destinados a melhorar os resultados da sepse, atualmente não há tratamentos direcionados. Como a sepse pode surgir de inúmeras causas, é uma doença altamente variável, e os resultados positivos de alguns ensaios com medicamentos não foram reproduzíveis em outros.
Acredita-se que uma maior compreensão da sepse em nível molecular, para que os pacientes possam ser classificados de acordo com as características particulares de sua doença, seja a chave para um maior sucesso na identificação daqueles em risco e no desenvolvimento de tratamentos eficazes.
Neste novo estudo, pesquisadores do Instituto Wellcome Sanger e da Universidade de Oxford começaram a desenvolver um modelo de expressão gênica para entender quais pacientes com sepse são mais propensos a ter respostas específicas e resultados potencialmente ruins.
Isso incluiu 1.655 amostras de pacientes com sepse coletadas como parte do estudo UK Genomic Advances in Sepsis, que foram então sequenciadas no Wellcome Sanger Institute para identificar quais genes foram expressos. Os dados resultantes foram então combinados com dados existentes de pacientes com sepse e indivíduos saudáveis.
A análise desses dados identificou padrões de expressão gênica que significam uma resposta imune inadequada, permitindo aos pesquisadores prever resultados clínicos de um grupo de apenas 19 genes.
O professor Julian Knight, autor sênior do estudo da Universidade de Oxford, disse: “Precisamos urgentemente de melhores maneiras de entender o que está errado com o sistema imunológico em resposta à infecção para causar sepse, uma doença com resultados devastadores para milhões de pessoas. a cada ano em todo o mundo. Um teste rápido e preciso para prever quem tem um tipo específico de resposta imune à infecção e está em maior risco de resultados mais pobres na sepse ajudaria enormemente e agora parece uma possibilidade genuína.”
Para avaliar se o modelo de 19 genes também pode ser aplicado a outras doenças, uma estrutura de aprendizado de máquina foi desenvolvida para testá-lo em sepse, SARS-CoV-2 e influenza. O modelo foi capaz de prever com sucesso a probabilidade de um indivíduo ter maus resultados para todas as três doenças.
Eddie Cano-Gamez, autor do estudo da Universidade de Oxford e do Instituto Wellcome Sanger, disse: “Agora que temos a capacidade de prever os resultados da sepse a partir de apenas 19 genes, é crucial que o maior número possível de pesquisadores possa tirar proveito dessa abordagem. Para facilitar isso, criamos um pacote de código para permitir que outros pesquisadores executem o modelo em seus próprios dados. Ele foi projetado para ser fácil de usar, independentemente da tecnologia usada para gerar dados de amostra.”
O próximo passo para os pesquisadores será entender mais sobre a disfunção imune subjacente envolvida na sepse e trabalhar com colegas para desenvolver ensaios clínicos conduzidos por biomarcadores. O objetivo deste trabalho seria ajudar a direcionar as terapias mais eficazes para aqueles que mais se beneficiariam, por exemplo, usando o tipo de modelo de 19 genes desenvolvido neste estudo.
Emma Davenport, autora sênior do estudo do Instituto Wellcome Sanger, disse: “A sepse há muito tempo parece um problema intratável porque simplesmente não entendíamos a doença tão bem quanto precisávamos. Da mesma forma, os estágios iniciais do Covid -19 pandemia destacou o estresse dos médicos, tentando tratar os pacientes sem ter informações sólidas para ajudá-los a identificar aqueles em maior risco. Nosso modelo fornece um nível de detalhe que finalmente nos permite começar a aplicar técnicas de medicina de precisão à sepse e melhorar os resultados para pacientes.”
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